Phân biệt Dedicated và Shared GPU memory

Bạn đã bao giờ tự hỏi “Shared GPU memory” và “Dedicated GPU memory” trong Trình quản lý tác vụ có nghĩa là gì và vai trò của chúng là gì chưa? Bài viết này cung cấp mọi thông tin cần thiết tới bạn.

Trong máy tính, CPU và GPU là hai thành phần thiết yếu hoạt động cùng nhau để duy trì hệ thống hoạt động hiệu quả. Bộ xử lý đồ họa (GPU) xử lý các tác vụ liên quan đến đồ họa, trong khi bộ xử lý trung tâm (CPU) quản lý tất cả các hoạt động khác không liên quan đến đồ họa.

Có hai loại GPU: tích hợp và tách rời. GPU tích hợp được thiết kế trực tiếp vào trong chip CPU và dựa vào bộ nhớ được chia sẻ từ CPU. GPU thường được sử dụng cho các tác vụ cơ bản trên máy tính như duyệt web và chỉnh sửa tài liệu, do đó nó tiêu thụ ít điện năng hơn và tỏa ít nhiệt hơn. Mặt khác, GPU rời là chip xử lý riêng biệt với bộ nhớ chuyên dụng riêng (được gọi là VRAM) cùng với bộ nhớ dùng chung được phân bổ từ RAM của CPU.

RAM là viết tắt của Random Access Memory (bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên) nằm trên bo mạch chủ và là bộ nhớ ngắn hạn của máy tính. Nó được sử dụng khi hệ thống đang hoạt động, trình duyệt được mở và ứng dụng đang chạy. Với RAM, người dùng có thể truy cập nhanh vào dữ liệu thường dùng giúp hiệu suất tổng thể của hệ thống nhanh chóng, đặc biệt là trong quá trình xử lý nhiều tác vụ cùng lúc. Trong hầu hết các ứng dụng hiện đại, RAM thường dao động từ 8 GB đến 64 GB và có thể nhiều hơn. Đối với một tác vụ đặc biệt như kết xuất CPU 3D, yêu cầu dung lượng RAM nhiều hơn tùy thuộc vào mức độ chi tiết của cảnh.

VRAM là RAM video, nằm trên card đồ họa. Nó được tối ưu hóa để có tốc độ đọc/ghi dữ liệu đồ họa nhanh hơn như kết cấu, lưới và trình đổ bóng trong trò chơi, phần mềm thiết kế, chỉnh sửa video và phần mềm kết xuất 3D. Không giống như RAM, VRAM nằm ở mức khá khiêm tốn từ 4 GB đến 24 GB. Hơn nữa,  mở rộng VRAM sẽ tốn kém hơn vì mỗi card đồ họa được cố định với một dung lượng VRAM, để có nhiều VRAM hơn có nghĩa là phải thay đổi sang card đồ họa mới.

“Dedicated GPU memory” trong tiếng Việt được hiểu là bộ nhớ GPU chuyên dụng. Đối với GPU tích hợp, bộ nhớ này thường nhỏ hơn nhiều so với RAM của hệ thống. Bạn có thể kiểm tra thử dung lượng “Dedicated GPU memory” máy tính của mình trong trong Trình quản lý tác vụ. Theo hình ảnh trên, Intel(R) HD Graphics 4400 chỉ có 128 MB bộ nhớ GPU chuyên dụng, trong khi CPU Intel(R) Core(TM) i3-4150 có 16 GB RAM. Mặc dù dung lượng nhỏ như vậy nhưng đối với các tác vụ hàng ngày, bộ nhớ GPU chuyên dụng hiếm khi được sử dụng vì RAM 8–16 GB thường là đủ.

Trong trường hợp của card đồ họa rời, “Dedicated GPU memory” chính là VRAM. Để có thể thao tác hiệu quả các tác vụ như xử lý nhiều thành phần ánh sáng, đổ bóng và tăng cường kết cấu trong các trò chơi AAA hoặc kết xuất 3D, GPU sẽ cần một lượng VRAM lớn hơn. Ví dụ như cần hơn  8GB VRAM để chơi game 1440p/4K, hơn 16 GB VRAM để thiết kế đồ hoạ và render mô hình phức tạp. Dung lượng VRAM thường dao động từ 4 GB đến 24 GB trong đó trên 16 GB VRAM đã nằm trong mức giá thành cao rồi. Hiện tại, NVIDIA GeForce RTX 4090 được coi là card đồ họa cao cấp nhất, được trang bị 24 GB VRAM.

Để ngăn hệ thống bị sập khi đã sử dụng hết bộ nhớ GPU chuyên dụng, một phần RAM được phân bổ làm bộ nhớ GPU dùng chung, trong Trình quản lý tác vụ thì bộ nhớ này hiển thị với tên là “Shared GPU memory”. Bộ nhớ dùng chung này không chỉ đóng vai trò là bản phòng trừ cho VRAM mà còn được sử dụng trong quá trình trao đổi dữ liệu giữa GPU và CPU.

Tuy nhiên, việc dựa vào “Shared GPU memory” này có thể làm chậm tốc độ xử lý, có khả năng dẫn đến độ trễ thao tác và giảm FPS. Có hai lý do chính dẫn tới điều này: thứ nhất, GPU phải truyền dữ liệu đến bộ nhớ dùng chung thông qua các đầu nối PCIe, đòi hỏi thêm thời gian và công sức. Thứ hai, “Shared GPU memory” về cơ bản là RAM của hệ thống, và bản chất RAM không hoạt động hiệu quả bằng VRAM khi xử lý các tác vụ đồ họa. Ngoài ra, quá trình này có thể làm tăng mức tiêu thụ điện năng và khả năng điều chỉnh nhiệt, vì hệ thống phải làm việc nhiều hơn để quản lý khối lượng công việc đồ họa quá tải.

Mặc dù có những nhược điểm như trên, bộ nhớ GPU dùng chung (Shared GPU memory) vẫn là một thành phần quan trọng để duy trì chức năng của hệ thống. Có càng nhiều sẽ càng tốt hơn. Từ hình ảnh ở trên, bạn có thể thấy máy chủ 4N (2xRTX 3090) của iRender sở hữu 95,9 GB bộ nhớ GPU dùng chung, 24 GB bộ nhớ GPU chuyên dụng và 256 GB RAM. Sẽ không cần phải lo lắng về vấn đề cạn kiệt “Dedicated GPU memory” hay thiếu bộ nhớ dự phòng –  “Shared GPU memory” nữa.

iRender cung cấp máy cấu hình cao với thông số kỹ thuật ấn tượng: GPU cao cấp bao gồm 1/2/4/6/8 x RTX4090 hoặc RTX3090, 24 GB VRAM với CPU mạnh mẽ như AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 3955WX @ 3.9 – 4.2GHz hoặc AMD Ryzen™ Threadripper™ PRO 5975WX @ 3.6 – 4.5GHz, 256GB RAM và bộ nhớ NVMe SSD 2TB. Quan trọng nhất, chúng tôi luôn cập nhật lên công nghệ GPU mới nhất.

Vì sao nên chọn iRender?

Ngoài những máy chủ cấu hình cao, iRender còn cung cấp nhiều tiện ích khác nhằm đem lại trải nghiệm sử dụng tốt nhất cho người dùng.

• Máy chủ dành riêng cho bạn: Bạn có toàn quyền kiểm soát và truy cập vào máy chủ mà bạn thuê. Mọi thiết lập và dữ liệu sẽ được lưu trữ cho những lần sử dụng tiếp theo.
• Truyền file dễ dàng, miễn phí giữa máy tính của bạn và máy chủ của iRender thông qua ứng dụng “GPU iRender” dành cho người dùng hệ điều hành Windows hoặc ứng dụng “iRender Drive” dành cho người dùng hệ điều hành MacOS.
• Đội ngũ hỗ trợ chuyên nghiệp 24/7 luôn sẵn sàng tiếp nhận, giải đáp và hỗ trợ mọi thắc mắc hay vấn đề của bạn..
• Đáp ứng mọi phần mềm: Máy chủ của iRender được thiết kế để đáp ứng nhu cầu cấu hình của mọi phần mềm 3D và công cụ kết xuất ở nhiều mức chi phí đa dạng lựa chọn cho người dùng.

Cùng xem cách thức hoạt động của iRender:

Hướng dẫn dành cho Window

Hướng dẫn dành cho MacOS

Người dùng mới sẽ nhận được 100% điểm bonus cho giao dịch đầu tiên trong vòng 24 giờ kể từ khi khi đăng ký. Không có hạn mức nạp tối thiểu!! Nếu bạn nạp 50$, bạn sẽ nhận được tổng cộng 100 điểm để thuê máy của iRender.

ĐĂNG KÝ NGAY

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, vui lòng liên hệ qua email [email protected] hoặc đội ngũ hỗ trợ 24/7 của chúng tôi để được phản hồi nhanh chóng.

Cảm ơn bạn đã dành thời gian đọc!

Nguồn: Intel, Reddit, Supoeruser, EasyPC, Electronics Hub

Nguồn ảnh: cgdirector